遗传算法是一种模拟生物界中自然选择和遗传机制的计算模型,其高度并行性、随机性、自适应全局优化概率搜索的优势引起了国内外的重视。遗传算法的理论和应用研究都取得了令人瞩目的进展,其应用成果已渗入到许多领域。但遗传算法的理论和操作方法尚未成熟,算法自身存在的一些不足还有待于进一步改进和完善。为此,本文分析了遗传算法的运行机理,对适应度函数和遗传算子进行了深入细致的研究。提出了一种改进的遗传算法：结合免疫浓度调节机制改进选择算子,采用嵌套次级遗传算法改进交叉变异算子,并在C++环境中编程实现。最后,选择了一些典型的多维或高维复杂函数进行仿真测试,并将改进的遗传算法应用到PID参数的整定,通过仿真实验验证了本文提出的改进的遗传算法提高了算法的收敛速度和收敛概率,较基本遗传算法有明显的有效性和优越性。